读取图像man.tiff，实现巴特沃斯高低通滤波及高频提升滤波，并显示原图及处理结果图像。 python代码

在Python中，我们可以使用`skimage`库来进行图像操作，包括读取、滤波等。这里是一个简单的例子，展示如何读取`man.tiff`图像文件，然后应用巴特沃斯滤波（低通或高通）以及高频提升滤波，并显示原始图像和处理后的结果。

from skimage import io, filters

# 1. 读取图像
img = io.imread('man.tiff', as_gray=True)  # 假设图片是灰度图像
print("Original Image Shape:", img.shape)

# 2. 巴特沃斯滤波
def apply_butterworth(img, lowcut=0.1, highcut=0.3, order=5):
    nyquist_freq = 0.5 * img.shape[1] / img.shape[0]
    low = lowcut * nyquist_freq
    high = highcut * nyquist_freq
    bandpass_filter = filters.butter(order, [low, high], btype='band')
    filtered_img = np.real(filters.convolve2d(img, bandpass_filter))
    return filtered_img

# 3. 高频提升滤波（可以理解为反低通）
def enhance_high_frequency(filtered_img, cutoff=0.2):
    highpass_filter = filters.highpass(cutoff)
    enhanced_img = np.abs(np.fft.ifft2(np.fft.fft2(filtered_img) * highpass_filter))
    return enhanced_img

# 应用滤波并显示
filtered_img = apply_butterworth(img)
enhanced_img = enhance_high_frequency(filtered_img)

# 显示原图和处理后的图像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
axs[0].imshow(img, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Image')

axs[1].imshow(enhanced_img, cmap='gray')
axs[1].set_title('Enhanced Image with High Frequency Boost')

for ax in axs:
    ax.axis('off')
plt.show()